MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7095562912

Practice of Epidemiology Comparison of Self-reported Lifetime Sun Exposure with Two Methods of Cutaneous Microtopography

2006· article· en· W7095562912 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidence intervalOdds ratioSun exposureEpidemiologySunlightIntraclass correlationOddsUltraviolet radiation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is currently no ‘‘gold standard’ ’ for measuring lifetime sun exposure. Exploration of alternatives to self-reports is important for examining illnesses related to ultraviolet light exposure. Using skin replicas obtained from 184 controls in a breast cancer case-control study (Toronto, Ontario, Canada, 2004–2005), the authors compared self-reported indicators of lifetime sun exposure with two measures of cutaneous microtopography, the Beagley-Gibson system and skin line counts. With the Beagley-Gibson system, significantly increased odds ratios were found for age (odds ratio (OR) 1.10, 95 % confidence interval (CI): 1.05, 1.16), spending 7 days outside per week during the summer (OR 3.33, 95 % CI: 1.48, 7.50), and lifetime number of sunlamp sessions. Significantly decreased odds ratios were found for having darker skin, ever giving birth, and ever using sunlamps. With the skin line count approach, significant positive associations were found for age (OR 2.31, 95 % CI: 1.23, 4.35), age squared, duration of working in outdoor jobs (OR 0.88, 95 % CI: 0.79, 0.98), and average number of outdoor activities per week at ages 20–29 years (OR 1.05, 95 % CI: 1.00, 1.10). While the Beagley-Gibson method was associated with more variables than the skin line count method, both methods require further refinement before graded skin replicas can be recommended as a substitute for self-report measures. data collection; questionnaires; skin; sunlight; validation studies [publication type] Abbreviations: CI, confidence interval; ICC, intraclass correlation coefficient; OR, odds ratio.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,267
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,514
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2670,514
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,389 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetProblem and Project Based LearningTravaux en français237 207